【摘 要】
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在求解大规模复杂组合最优化问题的应用中,遗传算法往往因为个体多样性不足存在早熟收敛倾向.引入免疫系统'亲和度'的概念和生物进化过程中的'灾变'概念,提
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在求解大规模复杂组合最优化问题的应用中,遗传算法往往因为个体多样性不足存在早熟收敛倾向.引入免疫系统'亲和度'的概念和生物进化过程中的'灾变'概念,提出一种强多样性的遗传算法来克服早熟收敛.首先降低初始群体中各个体之间的亲和度,使得搜索尽可能遍历整个解空间.然后在进化过程基本停滞时采用灾变手段,除当前最好解保留以外,其他个体重新随机产生,以挖掘解空间中当前局部最优解以外的其他更好的解.由于该算法能在群体规模小的情况下充分提高解的多样性,具有很好的全局收敛性能以及较快的收敛速
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